この記事では、変換プロセスについて説明します。 パンダ DataFrame をリストに変換します。この変換に関連するメソッドとテクニックを詳しく掘り下げ、データ構造を処理するための Pandas の多用途性と機能に光を当てます。 パイソン 。
Pandas DataFrame をリストに変換する方法
色々な変換方法がありますが、 パンダのデータフレーム リストに変換するには、Pandas DataFrame をリストに変換するために一般的に使用されるいくつかの方法を例を挙げて説明します。
- Pandas DataFrame 列をリストに表示
- パンダのデータフレームをネストされたリストに追加する
- Pandas DataFrame を列のネストされたリストに変換
- 列名を含むリストへの Pandas DataFrame
Pandas でのデータフレームの作成
まず、基本的なデータフレームを作成しましょう。
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ],> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Print the dataframe> df> |
>
C#には文字列が含まれています
>
出力:
Name Age 0 Tony 35 1 Steve 70 2 Bruce 45 3 Peter 20>
データフレームをリストに変換する
場合によっては、pandas データフレームを List に変換する必要があるかもしれません。このタスクを達成するには、「 tolist() '関数が使えるようになります。以下は、この関数を使用して必要なデータフレームをリストに変換する基本的な例です。
Python3
df.values.tolist()> |
>
>
出力:
[['Tony', 35], ['Steve', 70], ['Bruce', 45], ['Peter', 20]]>
ここで、各内部リストには特定の行のすべての列が含まれています。
一般保護違反
Pandas DataFrame は、複数の方法でリストに変換できます。 DataFrame を変換するさまざまな方法を 1 つずつ見てみましょう。
Pandas DataFrame 列をリストに変換する
この例では、以下のコードで列をリストに変換し、Pandas を利用して「Name」列と「Age」列を含む辞書から DataFrame を作成します。次に、次のメソッドを使用して、DataFrame の「Name」列を「names」という名前のリストに変換します。tolist()>方法。最後に、コードは結果として得られる名前のリストを出力します。
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ] ,> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Converting DataFrame to a list containing> # all the rows of column 'Name'> names>=> df[>'Name'>].tolist()> # Printing the converted list.> print>(names)> |
>
>
出力：
['Tony', 'Steve', 'Bruce', 'Peter']>
Pandas DataFrame をネストされたリストに変換する
この例では、以下のコードで DataFrame をネストされたリストに変換しました。Pandas を使用して、 辞書 「名前」と「年齢」の列があります。 「res」という名前の空のリストを初期化し、DataFrame の各列を反復処理します。各列について、コードはその列の値を一時リスト ('li') に保存し、このリストを 'res' に追加します。最後に、コードは結果のリストを出力します。このリストには、各列の値を表すリストが含まれます。データフレーム。
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ] ,> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Creating an empty list> res>=>[]> # Iterating through the columns of> # dataframe> for> column>in> df.columns:> > ># Storing the rows of a column> ># into a temporary list> >li>=> df[column].tolist()> > ># appending the temporary list> >res.append(li)> > # Printing the final list> print>(res)> |
>
>
出力：
[['Tony', 'Steve', 'Bruce', 'Peter'], [35, 70, 45, 20]]>
Pandas DataFrame を列のネストされたリストに変換する
この例では、 df.values.tolist() 以下のコードのようにデータフレームをリストに変換するメソッドは、Pandas を利用して、「Name」列と「Age」列を含む辞書から DataFrame を作成します。次に、「」を採用します df.values.tolist( )」メソッドを使用して、DataFrame 全体をリスト (「li」) に変換します。結果のリストは DataFrame の各行をサブリストとして表し、コードはこの変換されたリストを出力します。この簡潔なアプローチにより、DataFrame をその値のネストされたリストに変換するプロセスが合理化されます。
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ] ,> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Converting dataframe to list> li>=> df.values.tolist()> # Printing list> print>(li)> |
>
>
NFAからDFAへの変換
出力:
[['Tony', 35], ['Steve', 70], ['Bruce', 45], ['Peter', 20]]>
Pandas DataFrame を列名を含むリストに変換する
この例では、以下のコードで Pandas を使用して辞書からテーブルを作成するように、データフレームを列名のリストに変換します。列名をまとめてリスト (「li」) を作成します (列名に変換されます)。 サブリスト を使用して df.columns.values.tolist()> ) およびテーブルの値 ( df.values.tolist()> ）。したがって、リストの最初の部分には列の名前が含まれ、リストの残りの部分にはテーブル内の実際の情報が含まれます。次に、コードはこのリストを表示し、列の名前とデータの両方を明確に示します。
Python3
import> pandas as pd> # Creating a dictionary to store data> data>=> {>'Name'>:[>'Tony'>,>'Steve'>,>'Bruce'>,>'Peter'> ] ,> >'Age'>: [>35>,>70>,>45>,>20>] }> # Creating DataFrame> df>=> pd.DataFrame(data)> # Converting dataframe to list> li>=> [df.columns.values.tolist()]>+> df.values.tolist()> # Printing list> print>(li)> |
>
>
出力：
[['Name', 'Age'], ['Tony', 35], ['Steve', 70], ['Bruce', 45], ['Peter', 20]]>